人工智慧從開創性的NASA數據確認了50顆新行星

2020-09-05 一葉知秋1806

機器學習為從可能的行星瞄準中發現有意義提供了希望。

我們的尋星望遠鏡在工作中表現出色，以至於它們已經將數千個可能的行星定位在太陽系之外。這意味著科學家必須篩選大量數據以找出什麼是真正的星球，什麼是偽裝者。

英國沃裡克大學的大衛·阿姆斯特朗（David Armstrong）領導的研究小組研究出了如何利用人工智慧來處理一些繁重的行星確認工作，從而為天文學家提供了一種新工具來幫助驗證遙遠的世界。

像NASA的「過渡系外行星調查衛星（TESS）」這樣的望遠鏡會尋找亮度的明顯下降，以表明某物正在通過恆星。有時這是行星，有時是小故障，小行星，塵埃或雙星系統的怪癖。

研究團隊創建了一種機器學習算法，並使用來自NASA退役的克卜勒任務的已確認行星和假陽性數據對它進行了訓練。然後，他們也從克卜勒數據中輕鬆地分析了一組未經確認的行星候選者。首先，人工智慧系統從那一堆中確認了50顆行星。

阿姆斯特朗周二在沃裡克發表的一份聲明中說： 「我們開發的算法使我們可以跨越50個候選行星進行行星驗證，將其升級為真實行星。」 驗證行星可以幫助科學家將資源引導到太空中有趣的地方，而不會浪費時間在「假」行星上。

使用這種方法確認行星的能力是向前邁出的一步。科學家一直在使用機器學習對候選人進行排名。「我們現在不必說出哪些候選者更可能是行星，而是可以說出確切的統計可能性是什麼。如果候選者的誤報率小於1％，它就被認為是經過驗證的行星。」阿姆斯特朗。

該技術有望篩選出TESS和ESA計劃中的PLATO任務等項目所產生的大量數據。僅TESS的主要任務便發現了 66名新系外行星和2100名候選人。

阿姆斯特朗說：「我們仍然必須花時間訓練算法，但是一旦完成，將其應用於未來的候選人變得容易得多。」 「您還可以結合新發現來逐步改進它。」


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